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Início Performance no InfoQ Brasil

  • Compreensibilidade: a métrica mais importante que você não está medindo

    Compreensibilidade é o conceito de que um sistema deve ser apresentado de forma que um engenheiro de software possa compreendê-lo facilmente. Quanto mais compreensível for um sistema, mais fácil será para os engenheiros alterá-lo de maneira previsível e segura. Um sistema é compreensível se for completo, conciso, claro, e organizado.

  • Implementando OpenTracing com Jaeger em microservices utilizando C# .NET Core & Amazon SQS

    Agregar as interações feitas com serviço de enfileiramento de mensagens e tópicos proporciona uma maior qualidade na depuração em microservices que implementam padrões orientado a mensagens. Conheça o padrão OpenTracing e saiba como implementá-lo em uma arquitetura de microservices utilizando utilizando C# .NET Core & Amazon SQS.

  • Cache remoto com JBoss Fuse e Red Hat Data Grid

    Este artigo demonstra a integração entre duas ferramentas open source, uma provendo um cache remoto e a outra sendo um framework de integração que tem a função de encapsular a conexão e simplificar a execução de operações. O foco é demonstrar como o Red Hat JBoss Fuse utilizando o Apache Camel pode simplificar o uso do Red Hat Data Grid.

  • Como reduzir em 60% o tempo de carregamento das aplicações com React

    O React é eficiente nas atualizações de UI, mas não torna o app web mais veloz magicamente. À medida que o app aumentava de tamanho, percebemos desvantagens na configuração. Conhecíamos o React e como o Redux gerencia o estado, porém começamos a ver falhas no carregamento de aplicações web. Era hora de reduzir a defasagem técnica e fazer melhorias de desempenho!

  • A evolução do Java no Eclipse Collections

    Aprenda sobre as novas características do Java 8 no Eclipse Collections, um framework de Coleções Java de alto desempenho, e veja algumas das novidades preparadas para o Java 9.

  • FPGAs superam desempenho computacional

    Originalmente utilizado para desenvolvimento de novos hardwares, os FGPAs em nuvem estão tornando esta tecnologia mais acessível. As melhorias em velocidade e baixo custo, quando comparado às CPUs, indicam que novas companhias podem se beneficiar desta tecnologia. FPGAs são fundamentalmente concorrentes, tornando-se ideais para ferramentas de dados intensos e problemas de processamento paralelo.

  • Melhorando o desempenho cognitivo em empresas de TI

    Cognição é um termo técnico para "o funcionamento do cérebro". O cérebro, principal ferramenta de quem desenvolve software, tem a habilidade de processar informações através da percepção - estímulos que recebemos através dos diferentes sentidos. Leia neste artigo sobre os diferentes domínios do cérebro e como eles afetam o desempenho de quem trabalha com desenvolvimento de software.

  • Como melhorar a performance de aplicações Node.js utilizando o módulo de cluster

    Performance e escalabilidade são aspectos importantes e cruciais para grande parte das aplicações desenvolvidas atualmente. Aplicações Node.js podem utilizar o módulo de cluster nativo da plataforma conseguindo ganhos significativos no aproveitamento de recursos computacionais. Além de explicações sobre o funcionamento deste módulo, o artigo apresenta exemplos práticos de sua utilização.

  • Programando com a biblioteca assíncrona do Scala

    Quando se fala em escalabilidade, um conceito chave é a programação assíncrona. A Programação Funcional e a linguagem Scala possuem uma biblioteca simples e completa para esse tipo de tarefa. Esse conceito consiste em realizar qualquer forma de tarefa fora da thread principal do sistema., ou seja, não tem sincronismo entre as requisições. É isso que vem a ser a idéia da programação assíncrona.

  • Um comparativo entre MapReduce e Spark para analise de Big Data

    MapReduce e Spark são os dois frameworks mais populares existentes atualmente para computação em cluster e análise de dados de larga escala (Big Data). Este artigo, apresenta a avaliação dos principais componentes arquiteturais do MapReduce e do Spark incluindo: shuffle, modelo de execução e cache por meio de um conjunto de dados a serem processados.

  • Sua aplicação está pronta?

    Entregamos software na maior parte das vezes dentro prazos, espremendo todo o esforço de desenvolvimento e testes para cumprir esse prazo. Priorizamos o que pensamos ser importante e uma vez que a aplicação alcance certo nível de qualidade estamos prontos para a produção (go live). Mas mesmo quando entregamos, podemos dizer o quão preparada está nossa aplicação?

  • Java Garbage Collection Essencial

    CMS, G1, Young Gen, New Gen, Old Gen, Eden, e as centenas de flags de inicialização da JVM, deixam tudo confuso quando tentamos otimizar o garbage collector para obter as taxas de transferência e latência requeridas para a aplicação Java? Este artigo tentará explicar as vantagens e as desvantagens na escolha e no ajuste dos algoritmos de coleta de lixo em uma particular carga de trabalho.

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